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Course Control of Underactuated Ship Based on Nonlinear Robust Neural Network Backstepping Method

机译:基于非线性鲁棒神经网络Backstepping方法的欠驱动船舶航向控制

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摘要

The problem of course control for underactuated surface ship is addressed in this paper. Firstly, neural networks are adopted to determine the parameters of the unknown part of ideal virtual backstepping control, even the weight values of neural network are updated by adaptive technique. Then uniform stability for the convergence of course tracking errors has been proven through Lyapunov stability theory. Finally, simulation experiments are carried out to illustrate the effectiveness of proposed control method.
机译:本文讨论了欠驱动水面舰艇的航向控制问题。首先,采用神经网络确定理想虚拟反推控制未知部分的参数,甚至采用自适应技术更新神经网络的权重值。然后,通过Lyapunov稳定性理论证明了航迹跟踪误差收敛的统一稳定性。最后,通过仿真实验证明了该控制方法的有效性。

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